Python 如何创建数组

Python 如何创建数组

Python中的数组是ndarray对象。要在Python中创建数组,使用Numpy库。数组是一个可以容纳固定数量项的容器,这些项应该是相同类型的。要在Python中使用数组,导入NumPy库。

首先,我们先安装Numpy库 –

pip install numpy

导入所需的Numpy库:

import numpy as np

创建数组

示例

现在让我们创建一个数组。使用NumPy的array()函数可以创建基本的Numpy数组。

import numpy as np
# Create a Numpy Array
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25])
print("Array = ",arr)

输出

Array =  [ 5 10 15 20 25]

创建二维数组

示例

我们将创建一个二维数组,即一个矩阵。在这里,将创建一个2×3的矩阵。

import numpy as np

# Create a Numpy Matrix 2x3
a = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])

# Display the array with more than one dimension
print("Array = ",a)

输出

Array =  [[ 5 10 15]
         [20 25 30]]

获取数组维度

示例

要在Python中获取数组的维度,请使用numpy.ndim。对于一维数组,维度为1。

类似地,对于二维数组,维度将为2,以此类推。现在让我们看一个示例 –

import numpy as np

# Create a Numpy Matrix 2x3
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])

# Display the array with more than one dimension
print("Array = \n",arr)
print("Array Dimensions = ",arr.ndim)

输出

Array = 
[[ 5 10 15]
 [20 25 30]]
Array Dimensions =  2

获取数组的形状

示例

数组每个维度中的元素计数称为形状。使用numpy.shape来获取数组的形状。让我们看一个示例来获取一个数组的形状 –

import numpy as np

# Create a Numpy Matrix 2x3
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])

# Display the array
print("Array = \n",arr)
print("Array Shape = ",arr.shape)

输出

Array = 
[[ 5 10 15]
 [20 25 30]]
Array Shape =  (2, 3)

初始化数组为零

示例

我们可以轻松地用零来初始化Numpy数组 –

import numpy as np

# Create a Numpy Matrix 3x3 with zeros
arr = np.zeros([3, 3])

# Display the array
print("Array = \n",arr)
print("Array Shape = ",arr.shape)

输出

Array = 
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
Array Shape =  (3, 3)

排序数组

示例

要对Numpy中的数组进行排序,使用sort()方法:

import numpy as np

# Create a Numpy Matrix
arr = np.array([[5, 3, 8], [17, 25, 12]])

# Display the array
print("Array = \n",arr)

# Sort the array
print("\nSorted array = \n", np.sort(arr))

输出

Array = 
[[ 5  3  8]
 [17 25 12]]
Sorted array = 
[[ 3  5  8]
 [12 17 25]]

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